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NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

转:     https://www.cnblogs.com/joylee/p/7513038.html 系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/可以了解下Mycat的背景和

当对数据表进行水平分表之后,若要进行数据统计,往往需要对所有分表一起进行联合查询.在使用 Laravel 框架时,可以利用 Model 类的 setTable 方法对于多个表进行合并查询. 举个例子,假设 users 表水平拆分为 16 个表,users_0.users_1.users_2……一直到 users_f,这几个表都有相同的结构,使用 SQL 的 UNION ALL 合并查询所有表的结果集,然后调用 Model 类的 setTable 方法,把结果集的别名赋值给 Model 类的 ta

理论知识 分表 - 从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,每一个小表都是完正的一张表.分表后数据都是存放在分表里,总表只是一个外壳,存取数据发生在一个一个的分表里面.分表后单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了.并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同 的查询,将并发压力分到不同的小表里面. 分库 - 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上.数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分表

首先声明这篇文章不是标题党,我说的这个类库是 FreeSql.Repository,它作为扩展库现实了通用仓储层功能,接口规范参考 abp vnext 定义,实现了基础的仓储层(CURD). 安装 dotnet add package FreeSql.Repository 可用于:.net framework 4.6+..net core 2.1+ 定义 var fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.Da

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情

Sharding-Jdbc分表分库LogicTable数据分片的逻辑表,对于水平拆分的数据库(表),同一类表的总称.订单信息表拆分为2张表,分别是t_order_0.t_order_1,他们的逻辑表名为t_order.ActualTable在分片的数据库中真实存在的物理表.即上个示例中的t_order_0.t_order_1.DataNode数据分片的最小单元.由数据源名称和数据表组成,例:test_msg0.t_order_0.配置时默认各个分片数据库的表结构均相同,直接配置逻辑表和真实表对应

Mycat可以实现 读写分离 分表分库 主从复制是MySQL自带的哈~ 关于分片取模算法:  根据id进行取模  根据数据库集群的数量(或者说是表数量,mycat里面一个表对应一个库) 使用MyCat分表分库原理分析 Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的,如果查询条件中有 id 字段的情况还好,查询将会落到某个具体的分片如果查询没有分片的字段,会向所有的db都会查询一遍,让后封装结果级给客户端. 修改/mycat/conf/log4j2.xml日志级别为debug 比如: 在查

一.MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分.主从复制.读写分离.数据库分库与分表等.这篇文章主要讲述数据库分库与分表 (1)业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分. 业务起步初始,为了加快应用上线和快速迭代,很多应用都采用集中式的架构.随着业务系统的扩大,系统变得越来越复杂,越来越难以维护,开发效率变得越

公司最近有分表分库的需求,所以整理一下分表分库的解决方案以及相关问题. 1.sharding-jdbc(sharding-sphere) 优点: 1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA.Hibernate.Mybatis.Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号.between.in等多维度分片,也可支持多分片键. 4.SQL解析功能完善,支持聚合.分组.排序

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介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 背景 最近有个小伙伴来问我,分表下他有一批数据,这个数据是白天可能会相对比较频繁数据录入,但是到了晚上可能基本上就没有对应的数据了,因为看到了我的框架,本来想以按小时来实现分表但是这么以来可能会导致一天有24张表,表多的情况下还导致了数据分布不均匀,这是一个很严重的问题因为可能以24小时制会让8-17这几张白天的表数据很多,但是晚上和凌晨的表基本没有